Webhook 是什麼?如何讓工作超級「即時且自動化」?No Code 必懂聰明辦公術!
Webhook 是什麼?如何讓工作超級「即時且自動化」?No Code 必懂聰明辦公術!

今天 NoCode 放大鏡想跟大家聊聊一個題目:Webhook 到底是什麼呢?

Webhook 提供一個「即時觸發」的資料傳送方式。說到「資料傳送」,可能大家第一個想到的就是 API。當然,我們之前在 NoCode 放大鏡的文章裡 ,已經介紹過 API (軟體串接和資料交換的關鍵),有興趣的讀者歡迎查看先前文章。

同樣都可以進行資料傳送, Webhook 和 API 有什麼不同呢?

這次我們打算跟大家分享 Webhook 和 API 主要差異,並分享如何結合 NoCode 工具一起使用,輕鬆打造自動化流程!

NoCode 放大鏡 - 什麼是 Webhook? 貼文示意 .jpg
NoCode 放大鏡 - 什麼是 Webhook? 貼文示意
圖/ NoTime NoCode

本篇的內容是 NoTime NoCode 的 FB / IG 貼文 NoCode 放大鏡 -《什麼是 Webook?》的詳細介紹說明文,如果還沒看過社群貼文的朋友,歡迎前往以下連結,看看我們製作的精美圖文唷!

IG 貼文傳送門
FB 貼文傳送門

什麼是 Webhook? 為什麼需要了解它?

在正式開始介紹 Webhook 前,先分享為什麼會需要了解 Webhook?你可能會想說之前都看過 API 的介紹,應該了解 API 就可以了吧?

其實,雖然 Webhook 和 API 都用於資料交換,但它們各有專長。「 Webhook 」是專門設計「 即時通知 」我們某件事情發生了,這與 「 API 」 需要「 定時 」去存取、檢查資料是否有更新不同。Webhook 的設計讓我們能夠在事件發生的那一刻立即知道, 對於需要依據資料更新狀態迅速反應的情況非常有幫助

而且,Webhook 在「自動化」方面也很有幫助,搭配 No Code 自動化工具使用,可以 自動觸發後續一連串動作 。比如一旦收到電商平台的新訂單,系統就自動發出確認郵件並通知相關部門。這種即時觸發的自動化流程不僅節省了大量時間資源,也使我們的協作更加高效。

所以,雖然 API 的確擔任了資料交換的關鍵角色,但懂得怎麼使用 Webhook 「 即時且自動化 」地處理資訊,對現在愈來愈多需要快速回應的情境,絕對能讓我們更加游刃有餘,支援更多應用情境!

Webhook 觸發自動化流程示意 .jpeg
Webhook 觸發自動化流程示意
圖/ NoTime NoCode

情境舉例:Webhook 和 API 的差別

一直說到 Webhook 是一個「即時觸發」的資料傳送機制,以及它跟 API 的具體差異,我們就用下方的兩個情境舉例說明

API 運作流程

下方示意圖簡單解釋 API 的工作原理:

API 生活化情境比喻示意 .jpeg
API 生活化情境比喻示意
圖/ NoTime NoCode

想像你正經營一間餐廳,每到逢年過節生意就非常好,客人難免需要花上一些時間等候餐點,因此 客人一直問老闆需要等多久才可以取餐,這就像是不停地向 API (老闆)發出請求,老闆回答了就代表 API 回傳了資訊。

這樣的過程雖然很直接,但如果每次都要問一次才能知道最新情況以及是否可以取餐,感覺是不是有點麻煩呢?

這就會讓我們想到, 有沒有更聰明的方法可以「自動」告訴我們「最新」的消息 ,而不需要我們一直去問老闆呢?

這正是凸顯 Webhook 價值的時候了,它可以 讓系統在有新消息時,主動通知我們 ,這樣一來,我們就能更有效率地拿到資訊了。讓我們看看下一個 Webhook 的運作流程情境舉例:

Webhook 運作流程

請見下方示意圖中,Webhook 如何讓訊息傳遞變得更有效率:

Webhook 的生活化情境比喻示意.jpeg
Webhook 的生活化情境比喻示意
圖/ NoTime NoCode

讓我們想像一下,你向一間餐廳點餐後等待取餐, Webhook 相當於一位體貼的老闆,他不需要你的持續詢問,而是當你的餐點準備好後,就會主動告訴你「餐點好了,趕快來取餐唷!」

這樣的服務,讓你有更多時間去做自己的事,不用每隔幾分鐘詢問一次,無論是要喝杯咖啡,閱讀,或是和朋友聊天都可以。直到接收老闆主動的取餐通知後,你可以再決定要自己去取,或是請朋友幫忙 … 等後續流程。

所以 「 Webhook 」 與 「 API 」 就像是餐廳裡「 主動服務 」與「 被動等待 」的差異。使用 API 的話,你得不停問老闆「我的餐點好了嗎?是否可以取餐了?」,但有了Webhook,情況就完全不同。只要你的餐點一出爐,老闆 (系統) 就會自動通知你,讓你無需耗費額外的精力、資源去追蹤進度。

Webhook「主動推送資訊」機制,不僅讓你的體驗更佳,也簡化溝通流程。

它不僅能讓你即時得到最新資訊,還可以依據接收到的 Webhook 資訊,自由安排後續動作 (彈性自行串接不同流程應用)。

這樣一來,不僅提高工作效率,也使得資料管理更加即時、準確!

如果要用技術性但又親民的方式來講, Webhook 就是「 幫助不同系統間快速對話的小幫手 」。要啟用 Webhook,你會需要提供 一個網址 (URL 或 API Endpoint),這個網址是「 專門等著接收某些特定事件 」,像是客人在電商平台下單的資訊。

若電商平台支援 Webhook 機制(亦即可主動提供最新訂單資訊),你可以透過 No Code 自動化工具建立自動化流程(例收到最新訂單資訊後,Email 通知倉庫人員出貨或更新 Google Sheets 庫存紀錄 … 等),在 No Code 自動化工具裡可以針對這整套自動化流程產生一個 Webhook 網址,將此網址貼在電商平台的 Webhook 設定裡,就可以完成「當客人在電商平台下單後,立即 Email 通知倉庫人員出貨,並同步更新 Google Sheets 庫存記錄」流程。這整個過程都是「即時」的,不需要你自己手動或透過 API 定期去查詢,效率高很多,也確保資訊不會延遲!

反之,若電商平台不支援 Webhook 機制,就必須定時靠 API 抓取訂單資料,無法針對最新的訂單資訊即時處理。

使用 No Code 自動化工具和 Webhook 的關聯及好處

我們在工作中經常會用到各式各樣的數位工具,能夠即時知道不同工具間的更新資訊,對提升工作效率真的超級重要。這也是為什麼弄懂No Code 自動化工具跟了解怎麼配合 Webhook 的使用會很有幫助。

以前,要是想從各種數位工具裡面拿資料(比如說電商平台的訂單資訊),可能得靠API 或者是 No Code 自動化工具裡的數位工具模組來定期存取資料。

或者是當數位工具發出 Webhook 通知時,想要接著做自動化的工作流程,可能還得麻煩懂寫程式的朋友來幫忙設定 Webhook 的網址 (URL 或 API Endpoint),才能讓你串接其他的應用程式。

但現在,使用像是 Zapier、Make、n8n 這類的No Code 自動化工具,不只有預先整合好的數位工具模組節點,你還能自己輕鬆設定與創建專屬的 Webhook 接收網址呢!

這代表不管是如 SurveyCake 的問卷回覆通知 (延伸閱讀:【SurveyCake 問卷自動化】問卷填答後自動寄發個人化信件,提升顧客體驗與互動!)、LINE 的 Chatbot 關鍵字回應 (延伸閱讀:透過 No Code 打造 LINE AI Chatbot!自動產生回覆的聊天機器人,提升客服效率!),或是Shopify 電商平台的訂單更新通知 … 等,你都不需要再找工程師開發額外的 API 或程式,就能直接收資料,然後管理收到 Webhook 資料後的自動化流程,輕鬆完成整合應用!

簡單來說,把 No Code 自動化工具和 Webhook 結合起來,就像開了一條捷徑,幫你快速解決了整合數據和自動化流程的問題。這樣一來,不僅讓工作變得更有效率,對於市場、工作中快速變化的需求也能更加得心應手~

希望你看完上面生活化的情境舉例後,有更理解 API 及 Webhook 的差異。如果有不清楚的地方,都可以留言或來訊跟我們詢問唷!

表單及 Chatbot 的 Webhook 應用情境示意 .jpeg
表單及 Chatbot 的 Webhook 應用情境示意
圖/ NoTime NoCode

本文授權轉載自:NoTime NoCode

關鍵字: #No-Code/Low-Code
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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